常用阈值分割算法及 C++ 代码分析（二）

一、概述

阈值分割是图像处理中一种基础且重要的技术，它的核心思想是通过设定一个或多个阈值将图像中的像素划分为不同的类别，以实现图像中目标和背景的分离，或者不同目标之间的分离。这种技术广泛应用于物体检测、图像识别、医学影像处理、遥感图像处理等众多领域。在 C++ 环境下，我们可以利用 OpenCV 等库实现这些算法，下面将详细介绍几种常用的阈值分割算法及其 C++ 实现。

二、常用阈值分割算法及原理

（一）最大熵阈值法

• 原理：
  • 
• 优点：
  • 对于噪声和灰度分布不均匀的图像，相比一些简单的阈值法，能够取得更好的分割效果，能自适应地找到较好的分割阈值。
  • 考虑了图像的灰度分布信息，对复杂图像具有一定的适应性。
• 缺点：
  • 计算熵的过程相对复杂，计算量较大，尤其是对于高分辨率图像，需要遍历所有可能的阈值计算熵，效率可能较低。

（二）迭代阈值法

• 原理：
  • 
• 优点：
  • 算法简单直观，收敛速度相对较快，通常能在较少的迭代次数内找到合适的阈值。
  • 对于一些具有较明显灰度差异的图像，能有效地找到合适的阈值。
• 缺点：
  • 初始阈值的选取会影响最终结果，对于复杂的图像可能陷入局部最优解，对噪声敏感，可能导致分割结果不理想。

（三）矩保持法

• 原理：
  • 
• 优点：
  • 利用了图像的矩信息，对图像的统计特性有较好的把握，对于具有一定形状特征的目标分割效果较好。
  • 对于灰度分布不均匀但具有一定结构的图像，能较好地找到分割阈值。
• 缺点：
  • 涉及到方程组的求解，计算过程复杂，可能存在求解不稳定的情况，对噪声较为敏感。

三、C++ 代码实现及分析

（一）最大熵阈值法

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

double entropy(std::vector<double>& p) {
    double ent = 0;
    for (size_t i = 0; i < p.size(); ++i) {
        if (p[i] > 0) {
            ent -= p[i] * std::log2(p[i]);
        }
    }
    return ent;
}

int maxEntropyThreshold(cv::Mat& image) {
    std::vector<int> histogram(256, 0);
    int totalPixels = image.rows * image.cols;
    for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {
        for (int j = 0; j < image.c